【摘 要】
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对交叉区域图像分割方法进行研究,在提高人员跟踪定位准确度方面具有重要意义。由于交叉区域图像特征数量多且不明显,使得图像特征提取时出现特征交叉的现象。传统的分割方法
【机 构】
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河南师范大学新联学院,中州大学信息工程学院
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对交叉区域图像分割方法进行研究,在提高人员跟踪定位准确度方面具有重要意义。由于交叉区域图像特征数量多且不明显,使得图像特征提取时出现特征交叉的现象。传统的分割方法针对这个现象,主要通过提取交叉区域图像人物轮廓线特征进行图像分割,但是不容易找到最优的分割位置,导致图像分割误差大的问题。提出基于水平集函数的人员跟踪过程中的交叉区域图像分割方法,通过对原始图像扩散形式进行处理,获取交叉区域图像梯度矢量流,加强硬度处理的平滑连续性,再通过对图像进行重构,得到闭合曲线,并引入水平集交函数,有效实现人员跟踪过程中的交
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